Korea Deep Learning और IBK: वॉइस फिशिंग दावों की प्रोसेसिंग 88% तेज

दक्षिण कोरिया की कंपनी Korea Deep Learning ने IBK इंडस्ट्रियल बैंक ऑफ कोरिया के साथ मिलकर वॉइस फिशिंग पीड़ितों को राहत देने की प्रक्रिया को स्वचालित करने वाली तकनीक का सफल परीक्षण किया है। कंपनी के मुताबिक, विज़न-लैंग्वेज मॉडल (VLM) पर आधारित AI एजेंट ने दस्तावेज़ों के प्रोसेसिंग समय में 88% की कमी की और दस्तावेज़ पहचान की सटीकता भी बढ़ाई।

यह पायलट अप्रैल से अगस्त तक बैंक के फाइनेंशियल कंज्यूमर सपोर्ट विभाग के साथ चला। फैक्स से आने वाले आवेदन और पहचान पत्र जैसे दस्तावेज़ों का AI विश्लेषण करता है और ज़रूरी जानकारी निकालता है। पहले बैंक कर्मचारी हर दस्तावेज़ हाथ से जाँचकर जानकारी सिस्टम में दर्ज करते थे, जिससे पीड़ितों को जल्द मदद देना मुश्किल होता था।

दस्तावेज़ पढ़ने से आगे

सिस्टम Korea Deep Learning के वित्त-विशेष AI एजेंट "DEEP Agent for Finance" पर बना है। यह दस्तावेज़ का प्रकार पहचानता है, मुख्य जानकारी निकालता है और सामग्री के आधार पर अपराध के प्रकार का अनुमान भी लगाता है। पारंपरिक OCR केवल अक्षर निकालता था, जबकि VLM दस्तावेज़ की दृश्य जानकारी और संदर्भ दोनों का विश्लेषण करता है।

कंपनी के अनुसार, छपे हुए अक्षरों की पहचान में 100% और हस्तलिखित अक्षरों में 97% से अधिक सटीकता मिली। दस्तावेज़ वर्गीकरण और अपराध-प्रकार के अनुमान में मूल्यांकन मानकों पर 100% सटीकता रही। कुछ जानकारी-निष्कर्षण मदों में पुराने AI-OCR के मुकाबले सटीकता 20.4 प्रतिशत अंक तक ज़्यादा रही।

सिस्टम AI-OCR और VLM के नतीजों का क्रॉस-वेरिफिकेशन करता है। भरोसे के स्तर के हिसाब से मामला अपने-आप प्रोसेस होता है या कर्मचारी के पास जाँच के लिए भेजा जाता है। अंतिम फैसला बैंक कर्मचारी ही लेते हैं। वित्तीय डेटा बाहरी क्लाउड पर भेजे बिना बैंक के आंतरिक नेटवर्क में चलाने के लिए ऑन-प्रिमाइसेस व्यवस्था अपनाई गई।

आगे की योजना

यह परियोजना वित्त मंत्रालय और विज्ञान-ICT मंत्रालय द्वारा आयोजित "2026 पब्लिक इंस्टीट्यूशन AI इनोवेशन चैलेंज" के PoC वर्ग में उत्कृष्ट पुरस्कार के लिए चुनी गई, और IBK को इस उपलब्धि पर मंत्री पुरस्कार मिला। IBK अगले साल की पहली छमाही में इस तकनीक को वास्तविक पीड़ित-राहत कार्य में लागू करने की योजना बना रहा है, जबकि Korea Deep Learning वित्तीय और सार्वजनिक संस्थानों में दस्तावेज़ ऑटोमेशन कारोबार का विस्तार करेगी।